Los datos son inútiles sin las habilidades para analizarlos

¿Sus empleados tienen las habilidades necesarias para sacar provecho del big data? Como señalan Tom Davenport y DJ Patil en su edición de octubre Harvard Business Review artículo sobre el auge del científico de datos, la llegada de la era de los macrodatos significa que analizar datos grandes, desordenados y desestructurados pasará a formar parte cada vez más del trabajo de todos. A menudo se pide a los gerentes y analistas de negocios que realicen experimentos basados en datos, interpreten los datos y creen productos y servicios innovadores basados en datos. Para prosperar en este mundo, muchos necesitarán habilidades adicionales.

Las empresas que se enfrentan a los macrodatos reconocen esta necesidad. En una nueva encuesta de Avanade, más del 60 por ciento de los encuestados dijeron que sus empleados necesitan desarrollar nuevas habilidades para convertir los macrodatos en información y valor empresarial. Anders Reinhardt, director de inteligencia empresarial global del Grupo VELUX, un fabricante internacional de tragaluces, paneles solares y otros productos para techos con sede en Dinamarca, está convencido de que «la forma estándar de formación, en la que simplemente explicamos a los usuarios empresariales cómo acceder a los datos e informes, ya no basta. Los macrodatos exigen mucho más al usuario». Los ejecutivos de muchos sectores están poniendo en marcha planes para reforzar las habilidades de su fuerza laboral. Me dicen que los empleados tienen que convertirse en:

Preparado y dispuesto a experimentar: Los gerentes y los analistas de negocios deben poder aplicar los principios de la experimentación científica a sus negocios. Deben saber cómo construir hipótesis inteligentes. También tienen que entender los principios de las pruebas y el diseño experimentales, incluidos la selección de poblaciones y el muestreo, para evaluar la validez de los análisis de datos. A medida que las pruebas y la experimentación aleatorias se hagan más comunes en los sectores de los servicios financieros, la venta minorista y la farmacia, se valorará especialmente la formación en diseño científico experimental.

Los reclutadores de Google saben que la experimentación y las pruebas son partes integrales de su cultura y sus procesos empresariales. Así que a los solicitantes de empleo se les hacen preguntas como «¿cuántas pelotas de golf cabrían en un autobús escolar?» o «¿cuántas alcantarillas hay en Manhattan?» El objetivo no es encontrar la respuesta correcta, sino poner a prueba las habilidades del candidato en diseño experimental, lógica y análisis cuantitativo.

Experto en el razonamiento matemático: ¿Cuántos de sus directivos actuales son realmente «numéricos», competentes en la interpretación y el uso de datos numéricos? Es una habilidad que se va a hacer cada vez más crítica. Reinhardt, de VELUX, explica que «los usuarios empresariales no necesitan ser estadísticos, sino que tienen que entender el uso correcto de los métodos estadísticos. Queremos que nuestros usuarios empresariales entiendan cómo interpretar los datos, las métricas y los resultados de los modelos estadísticos».

Algunas empresas, por necesidad, se aseguran de que sus empleados ya son muy expertos en el razonamiento matemático cuando los contratan. Las prácticas de contratación de Capital One están orientadas a contratar empleados altamente analíticos y numéricos en todos los aspectos del negocio. Los posibles empleados, incluidos los altos ejecutivos, se someten a un riguroso proceso de entrevistas, que incluye pruebas de su capacidad de razonamiento matemático, lógica y resolución de problemas.

Capaz de ver el panorama completo (de datos): Podría llamarlo «alfabetización de datos»: competencia para encontrar, manipular, gestionar e interpretar datos, incluidos no solo los números, sino también el texto y las imágenes. Las habilidades de alfabetización de datos deben extenderse mucho más allá de su hogar habitual, la función de TI, y convertirse en un aspecto integral de cada función y actividad empresarial.

El CEO de Procter & Gamble, Bob McDonald, está convencido de que «El modelado de datos, la simulación y otras herramientas digitales están remodelando la forma en que innovamos». Y eso ha cambiado las habilidades que necesitan sus empleados. Para hacer frente a este desafío, P&G creó «un inventario básico de habilidades digitales que se adapta a todos los niveles de avance de la organización». En VELUX, la formación en alfabetización de datos para los usuarios empresariales es una prioridad. Los gerentes deben entender qué datos están disponibles y utilizar técnicas de visualización de datos para procesarlos e interpretarlos. «Quizás lo más importante es que tenemos que ayudarlos a imaginarse cómo los nuevos tipos de datos pueden generar nuevos conocimientos», señala Reinhardt.

Los líderes del mañana tienen que asegurarse de que sus personas tengan estas habilidades, junto con la cultura, el apoyo y la responsabilidad que las acompañan. Además, deben sentirse cómodos liderando organizaciones en las que muchos empleados, no solo un puñado de profesionales de TI y doctorados en estadística, se enfrentan hasta el cuello a la tarea de analizar datos grandes, desestructurados y desordenados.

He aquí otro desafío: la posibilidad de que los empleados descarguen y mezclen datos suscita preocupación por la seguridad, la fiabilidad y la precisión de los datos. Sin embargo, en mi investigación, descubrí que los empleados ya asumen más responsabilidades por la tecnología, los datos y las aplicaciones que utilizan en su trabajo. Los empleados deben saber cómo proteger los datos corporativos confidenciales. Y los líderes tendrán que aprender a «confiar, pero a verificar» los análisis de su fuerza laboral.

Garantizar que los macrodatos generen un gran valor exige un esfuerzo de reciclaje que se centre al menos tanto en fomentar una mentalidad y una cultura analítica basadas en los datos como en adoptar nuevas tecnologías. Las empresas que lideran la revolución ya cuentan con una fuerza laboral centrada en la experimentación, en aritmética y alfabetizada en datos. ¿Está preparado para unirse a ellos?